CN113921411A - 提高单晶光伏组串虚焊识别率的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了提高单面单晶光伏组串虚焊识别率的方法,包括S1、相机及拍摄环境校准:以图像灰度量化为检测依据,在流水线生产开始前,导入标准首件对EL测试相机和测试环境进行检查,达到无明显漏光、无失焦、无过度曝光、无光晕要求;S2、单晶光伏组件虚焊识别:识别待检组件后,先以偏置电流I1进行EL测试获得EL测试图Φ1,然后以偏置电流I2进行EL测试获得EL测试图Φ2,结合两次测试结果值得到ΔΦ(i),并定义概念偏离度百分比S(i),根据判断阈值X与S(i)之间的差值大小与分布关系判断是正面虚焊还是背面虚焊。该改进是基于传统EL测试方法提出的技术改进,无需对EL硬件设备进行大规模更替,改进成本低,易于推广应用。
Description
技术领域
本发明属于单晶光伏图像识别检测技术领域,特别涉及一种提高单面单晶光伏组串虚焊识别率的方法。
背景技术
电致发光(Electrical Luminance,EL)广泛应用于半导体照明领域内,利用该项技术,可对太阳能电池生产缺陷进行检测。在适当的正向偏置电压下,硅片电池的势垒区内建电场减弱,非平衡载流子的复合概率增加,电池片发出800~1300nm波长的近红外光,可以被CCD相机所捕获。通过对EL图像进行判断,可以无损筛查大部分硅片电池所存在的缺陷情况,是光伏组件生产质控的常用手段。
串焊工序是光伏组件制造过程中的第一步,也是核心一步。随着自动化水平的提高,国内的生产车间将串焊叠层工序逐步实现自动化生产,在生产过程中,电池组串背面由于串焊机器的不稳定会发生虚焊等现象。存在虚焊现象的组件在电站服役过程中更容易发生局部发热现象,导致组件在使用期内效率衰减现象严重,应当在生产环节进行质量卡控。
现有操作中,工厂产线通常设置层压前EL测试、层压后目测、层压后EL和IV检测三个工序点检查组件质量,三个环节中均需要安排人工进行判断,在光伏组件生产流程中的位置如图1所示。
由于单块电池片的输出电压有限,为了提高组件的输出电压,需要将电池片用焊条前后串联连接。自动化串焊机能够通过PL技术前期分选电池片,定量控制加热底板的温度梯度与焊接温度值,充分发挥机械化生产的高效化和智能化的特点。串焊完成后,先通过人工目检或摄像机图像识别的方法判定正面串焊质量,对于背面串焊情况的判定,一些工厂会要求敷设工位的工作人员在完成敷设前,对背面焊接情况进行确认,但由于不是专职进行该项监测,且没有奖励措施补充,检出率不尽人意。
为了改进上述缺陷,一般通过抽样进行电池片-焊带拉力测试,实现监控以及层压前EL测试工位进行全检。然而电池片-焊带拉力测试具有破坏性,只能周期性地对焊接质量进行监控,对机器偶发的不稳定引发的虚焊现象不能准确检出。
对于背面虚焊的工艺缺陷,在单面发电组件的制造工序中,只能通过EL测试方法进行筛选,而传统的EL检测方法对大面积组件获得的测试图像由于距离与背景因素的干扰,边缘处电池串的虚焊现象并不显著,人工识别率低。对于组件EL测试而言,由于组件样品尺寸相对于单片电池较大,每片电池到相机镜头的距离不尽相同,导致在EL成像过程中,EL强度与距离平方的倒数成正比,影响最终成图效果,相机所对的中央位置亮,边缘位置暗,影响人工对虚焊现象的判读。
发明内容
本发明是为解决上述技术问题进行的,针对工厂生产线的特点进行设计,通过量化分析电池片在两次不同偏置电压或电流的EL图像灰度差异,提出一种计算识别背面虚焊的方法,提高层压前EL测试岗位的缺陷筛查率,确保最终产品质量稳定。基于上述目标,本发明的技术方案如下:
本发明的第一方面,提供了一种提高单面单晶光伏组串虚焊识别率的方法,主体步骤如下:
S1、相机及拍摄环境校准
以图像亮度量化为检测依据,在流水线生产开始前,导入标准首件对EL测试相机和测试环境进行检查,达到无明显漏光、无失焦、无过度曝光、无光晕要求。
S2、单面单晶光伏组件虚焊识别
识别待检组件后,先以偏置电流I1进行EL测试获得EL测试图Φ1,然后以偏置电流I2进行EL测试获得EL测试图Φ2,结合背景强度参数和两次测试结果值得到ΔΦ(i),并定义概念偏离度百分比S(i),根据判断阈值X与S(i)之间的差值大小与分布关系判断是正面虚焊还是背面虚焊。
步骤1中,漏光现象用于检查拍摄暗室的密封情况,若存在稳定且无法消除的内部光源时,可以在设备修复系数矩阵的设置中弱化其影响;失焦与过曝现象通过调整相机拍摄参数进行优化;光晕现象可以通过相机自带的算法进行图像校正,对于常规工业相机而言,需要引入光晕修复矩阵对图像进行后期处理。
导入标准首件的目的是默认拍摄标准首件时,EL图像显示结果理论上处处均匀一致,若不一致,每一处像数灰度应乘上一个修复系数,最终达到图像强度处处均匀一致。这一系列的修复系数按像素位置组成的矩阵称为设备修复系数矩阵,可以减少因光晕,内部光源以及组件放置平台倾斜等原因造成的图像失真。
当焦距,感光度,距离以及曝光时间确定后,在没有过度曝光的情况下,组件的EL强度ΦEL与相机寄存器中存储的电荷量ecam之间有以下关系:
其中,texposure是指曝光时间,Qcam指相机的量子效率,与光圈N,感光度ISO,光谱波长E有关;BG指背景光源。x,y指拍摄物体所在平面二维坐标,本发明中主要讨论主栅附近的EL强度,(x,y)坐标表示法用第(i)处主栅位置进行代替,z指拍摄点到相机的距离,可以通过更改参数进行修改,Φnoise是噪音信号。
相机内部寄存器中的电荷量与最终呈现的灰度图像之间关系更加复杂。灰度图像主要体现的是相机寄存器的电荷量之间的相对值大小,对于不同种类相机,在没有发生过曝情况下,EL亮度值与图像灰度值Φ之间基本满足正相关关系,:
其中,f(Φ)是光-电-图之间的转化函数,ΦBG是未施加外界光源情况下,拍摄设备与图像处理程序的综合计算结果。
定义灰度斜率ΔΦ(i)为:
定义偏离百分比函数S(i)为:
其中,I1和I2分别为第一次和第二次测试施加的偏置电流大小。S(i)的计算以单片电池作为一个数据集合,a代表该块电池片的第一处主栅附近区域,b代表最后一处主栅附近区域,当i处发生虚焊时,S(i)<<0,
判断阈值X的取值与测试应用的电压电流组合有关,可通过投产前的试验获得。X取值的上限不能大于正常串焊下,由于噪音等其他因素导致的Smin(i);X取值的下限不能小于已知虚焊区域处的S(i);在生产应用过程中,当S(i)<X时,则可以作为判定i处主栅存在虚焊的依据进行标记报警。
根据判断阈值X与S(i)之间的差值大小与分布关系判断是正面虚焊还是背面虚焊的步骤如下:
将单晶光伏组串中每片电池主栅位置均匀分成若干个区域,并设定当S(i)<X时,该区域被第一颜色(如灰色)标记,当S(i)<<X时,该区域被第二颜色(如红色)标记,当S(i)>>0时,该区域被第三颜色(如黄色)标记,其余情况不作特殊标记;
当电池串正常串焊时,计算获得的S(i)不会引起区域特殊标记。
当某一电池片发生正面虚焊时,该电池片区域呈现第二颜色(如红色)标记;通过背面电极与该电池片的正面电极焊接的相邻电池片对应主栅区域基本不受影响或接近第一颜色(如灰色)的判定条件;通过正面电极与该电池片的背面电极焊接的相邻电池片不受正面虚焊影响。
当电池片发生背面虚焊时,背面虚焊区域呈现第一颜色(如灰色)标记,与发生虚焊主栅对应的其他正常焊接区域由于电流密度上升,呈现第三颜色(如黄色)标记;通过背面电极与该电池片的正面电极焊接的相邻电池片不受影响,通过正面电极与该电池片的背面电极焊接的相邻电池片对应主栅区域发生类似正面虚焊现象的特殊标记;背面串焊效果越差,通过正面电极与该电池片的背面电极焊接的相邻电池片对应主栅区域的S(i)越小。
发明的作用与效果
1)本发明的本发明所述的提高光伏组串虚焊识别率的改进方法,对受测组串施加两次大小不同的偏置电流,通过计算机将两次测试产生的EL强度值或图片的像素灰度值进行分析,并加以提示,以辅助工作人员提高对虚焊缺陷的筛查。该改进是基于传统EL测试方法提出的技术改进,无需对EL硬件设备进行大规模更替,适用于要求自动化程度较高,人工自检次数较少的生产流水线改进成本低,易于推广应用。
2)本发明发明对单面单晶硅电池片的种类大小没有限制,仅要求效率与电流档位一致,适用产品范围广。
3)本发明方法特别适用于由于串焊机温度不稳定和焊条偏离导致的虚焊缺陷现象的筛查,有更明显的提高效果。
附图说明
图1为光伏组件生产流程示意图;
图2为本发明检测程序的步骤示意图;
图3为光伏电池片的单条电极在EL测试时的等效电路图;
图4为光伏电池片的结构示意图,以3BB为例,细栅忽略不计;
图5为光伏电池串在不同虚焊情况下的典型报警示意图,以5BB电池为例。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步阐述,但并不因此而限制本发明的保护范围。
本实施例所述的提高光伏组串虚焊识别率的改进方法,适用于采用相同效率和相同电流档位电池片的组件生产质控。
本实施例提供的提高单晶光伏组串虚焊识别率的方法包括两个主体步骤,如下:
S1、相机及拍摄环境校准
以图像亮度量化为检测依据,在流水线生产开始前,导入标准首件对EL测试相机和测试环境进行检查,达到无明显漏光、无失焦、无过度曝光、无光晕要求。
S2、单晶光伏组件虚焊识别
识别待检组件后,先以偏置电流I1进行EL测试获得EI测试图Φ1,然后以偏置电流I2进行EL测试获得EI测试图Φ2,结合两次测试结果值得到ΔΦ(i),并定义概念偏离度百分比S(i),根据判断阈值X与S(i)之间的差值大小与分布关系判断是正面虚焊还是背面虚焊。
下结合图2,对上述两个流程进行详细描述。
S1中,对相机及拍摄环境进行校准的具体步骤如下:
S1.1,导入标准首件;
S1.2,设定当前相机焦距、感光度以及曝光时间;
S1.3,不通电获得背景光源强度图ΦBG;
S1.4,判定是否存在明显漏光现象,在判定结果为是时,进入S1.5,在判定结果为否时,进入S1.6;
S1.5,检查漏光原因并进入S1.3,重新获得ΦBG;
S1.6,以偏置电流I1进行EL测试获得EL测试图Φ1;
S1.7,根据测试结果判断是否存在曝光过度以及失焦现象,在判定结果为是时,返回S1.2,在判定结果为否时,进入S1.8;
S1.8,判断是否存在光晕现象,在判定结果为是时,进入S1.9,,在判定结果为否时,判定相机及拍摄环境达到无明显漏光、无失焦、无过度曝光、无光晕要求,进入S1.10;
S1.9,调整设备修复系数矩阵,进入S1.6,重新获得EL测试图Φ1;
S1.10,导出标准首件,进入步骤2。
本步骤中,通过漏光现象检查拍摄暗室的密封情况,若存在稳定且无法消除的内部光源时,可以在设备修复系数矩阵的设置中弱化其影响;失焦与过曝现象通过调整相机拍摄参数进行优化;光晕现象可以通过相机自带的算法进行图像校正,对于常规工业相机而言,需要引入光晕修复矩阵对图像进行后期处理。
默认拍摄标准首件时,EL图像显示结果理论上处处均匀一致,若不一致,每一处像数灰度应乘上一个修复系数,最终达到图像强度处处均匀一致。这一系列的修复系数按像素位置组成的矩阵称为设备修复系数矩阵,可以减少因光晕,内部光源以及组件放置平台倾斜等原因造成的图像失真。
当焦距,感光度,距离以及曝光时间确定后,组件的EL强度ΦEL与相机寄存器存储的电荷量ecam存在以下关系:
其中,texposure是指曝光时间,Qcam指相机的量子效率;BG指背景光源;x,y指拍摄物体所在平面二维坐标;z指拍摄点到相机的距离;Φnoise是噪音信号。
S2中,进行单晶光伏组件虚焊识别的步骤步骤如下:
S2.1,按序导入组件;
S2.2,读取当前组件的条形码,获取产品信息;
S2.3,以偏置电流I1进行EI测试获得EI测试图Φ1;
S2.4,以偏置电流I2进行EI测试获得EI测试图Φ2;
S2.5,根据Φ1和Φ2,还可结合人工判断对组件是否存在虚焊缺陷进行判断,在判定结果为是时,进入S2.6,在判定结果为否时,进入S2.9;
S2.6,导出组件至返修工位;
S2.7,根据检测结果对组件进行返修;
S2.8,将返修组件投入正常流水线,并重新进入S2.1;
S2.9,将判定合格的组件导出至下道工位;
S2.10,判断生产是否结束,在判定结果为是时,转移组件至指定位置,在判定结果为否时,根据要求进行操作。
步骤2.5中,对虚焊进行缺陷判断的具体方法如下:
当一串电池串中仅有一块电池片发生虚焊,此时认为正常电池片相对于缺陷电池片的串联电阻一致,记为Relse。以图4的3主栅电池片为例,即Relse(1)=Relse(2)=Relse(3),正常电池片各主栅通过的电流一致,即Ielse=Ielse(1)=Ielse(2)=Ielse(3)。Rs为电池片背电极与互联条的接触电阻,若3主栅电池的第一条背电极发生虚焊,则Rs(1)>>Rs(2)≈Rs(3)。Rsh代表电池片的漏电流行为,常规在组件生产线使用的电池片漏电流均匀且数值较小,即记为Rsh=Rsh(1)=Rsh(2)=Rsh(3)。Rre为载流子在扩散复合过程的阻抗特性,与p-n结特性有关,为了满足Rsh>>Rre和Rs>>Rre的数值关系,两次测试使用的电压或电流取值要大,推荐参考Isc的数值。Rre在相同电压电流和同种半导体材料中假设为一致。当Rre足够小时,两次测试之间虽然电压电流不同,也可以认为Rre=Rre,1≈Rre,2。
进行EL测试时,进行第一次拍摄时,与偏置电流I1和偏置电压V1相对应的加载在电池片势垒区的电压Vd1存在以下关系式:
VT是热电压;ΦEL是EL发光强度;C(i)是与电池片的外量子效率、少子寿命、黑体辐射率有关的系数。当电池片的物理性质受到管控时,可以认为C是常数,得到:
Vd1(i)=V1-Velse-I1(i)Rs(i)=Ire,1(i)Rre (3)
I1(i)=Ish,1(i)+Ire,1(i)≈Ire,1(i) (4)
当进行第二次拍摄时,使用的偏置电流为I2和偏置电压V2为例,此时加载在电池片势垒区的电压Vd2,存在以下关系式:
Vd2(i)=V2-Velse-I2(i)Rs(i) (6)
I2(i)=Ish,2(i)+Ire,2(i)≈Ire,2(i) (7)
相机寄存器中存储的电荷量ecam(i)或其与图像灰度值Φ(i)为正相关时,假设设光-电-图转化函数f(Φ)为常数值A,则存在以下关系:
结合两次测试过程,可得以下关系式:
此时,ΔΦEL(i)与背面电极接触阻值有相关性,类比定义灰度斜率ΔΦ(i):
序数a与b取决于对电池片主栅区域的记序方法,S(i)的计算以单片电池作为一个数据集合,a代表该块电池片的第一处主栅附近区域,b代表最后一处主栅附近区域。当i处发生虚焊时,S(i)<<0。
其中,ΔΦ(i)的取值方式也可以按(9)式相除的形式进行尝试计算,以获得灵敏度更高的S(i)的结果为准。
引入判断阈值X,当S(i)<X时,可以对i处主栅报警。根据X与S(i)的差值大小与分布关系,还可以细分电池片发生的是正面虚焊或背面虚焊,如图5所示。
本实施例中,判断阈值X的取值与测试应用的电压电流组合有关,当两次测试使用的电压电流数值较大,以及两次测试之间的电压电流差值较大时,X的可选取的取值范围更大。X取值的上限不能大于正常串焊情况中由于噪音等其他因素导致的Smin(i),否则会增加算法的误判率。X取值的下限不能小于虚焊处的S(i),可以通过导入已知的虚焊组件进行设置。
结合图5,以三块电池片来模拟表示电池串发生虚焊时,本方法的报警情况。假设电池片A的背面电极与电池片B的正面电极相连,电池片B的背面电极与电池片C的正面电极相连。
根据判断阈值X与S(i)之间的差值大小与分布关系判断是正面虚焊还是背面虚焊的步骤如下:
将单晶光伏组串中每片电池主栅位置均匀分成若干个区域(如10个),总共30个区域。并设定当S(i)<X时,该区域被第一颜色标记(如灰色),当S(i)<<X时,该区域被第二颜色标记(如红色),当S(i)>>0时,该区域被第三颜色标记(如黄色),其余情况不作特殊标记。黄色与红色的判断标准,需要通过引入已知虚焊类型的电池串进行设置。
当电池串正常串焊时,计算获得的S(i)不会引起区域特殊标记,但不排除由于其他因素引起的区域发暗或发亮现象,此时,虽然有特殊标记的区域,但分布位置没有规律性。
当电池片B发生正面虚焊时,电池片区域有明显的发黑现象,呈现红色标记。电池片A与电池片C不会受到明显影响。
当电池片B发生背面虚焊时,发生背面虚焊的区域有灰色标记,对应主栅的其他正常焊接区域由于电流密度上升,呈现黄色标记。电池片A没有受到影响,电池片C发生类似正面虚焊现象的特殊标记。当电池片B背面串焊效果越差,电池片C对应主栅区域的S(i)越小。
以上所述,仅是本发明的部分实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭示如上,然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的相关技术人员,在不脱离本发明的精神实质和技术方案的情况下,都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同替换、等效变化及修饰,均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (3)
1.一种提高单面单晶光伏组串虚焊识别率的方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、相机及拍摄环境校准
以图像亮度量化为检测依据,在流水线生产开始前,导入标准首件对EL测试相机和测试环境进行检查,达到无明显漏光、无失焦、无过度曝光、无光晕要求,
S2、单晶光伏组件虚焊识别
识别待检组件后,先以偏置电流I1进行EL测试获得EL测试图Φ1,然后以偏置电流I2进行EL测试获得EL测试图Φ2,结合两次测试结果值得到ΔΦ(i),并定义概念偏离度百分比S(i),根据判断阈值X与S(i)之间的差值大小与分布关系判断是正面虚焊还是背面虚焊,
ΔΦ(i)定义为:
其中,i为电池片主栅标记区域序号;
S(i)的计算以单片电池作为一个数据集合,a代表该块电池片的第一处主栅附近区域,b代表最后一处主栅附近区域,当i处发生虚焊时,S(i)<<0,
判断阈值X的取值与测试应用的电压电流组合有关,通过投产前的试验获得,X取值的上限不能大于正常串焊下,由于噪音等其他因素导致的Smin(i);X取值的下限不能小于已知虚焊局域处的S(i),在生产应用过程中,当S(i)<X时,则可以作为判定i处主栅存在虚焊的依据进行标记报警。
2.根据权利要求1所述的提高单晶光伏组串虚焊识别率的方法,其特征在于:
其中,步骤1中,对相机及拍摄环境进行校准的具体步骤如下:
S1.1设定当前相机焦距、感光度以及曝光时间后,先不通电获得背景光源强度图ΦBG,并判定是否存在漏光现象,在判定结果为是时,检查漏光原因并重新获得ΦBG,在判定结果为否时,进入下一步;
S1.2以偏置电流I1进行EL测试获得EL测试图Φ1,并根据测试结果判断是否存在曝光过度以及失焦现象,在判定结果为是时,返回S1.1,重新设定当前相机焦距、感光度以及曝光时间后,并进行相应流程,在判定结果为否时,进入下一步;
S1.3判断是否存在光晕现象,在判定结果为是时,调整设备修复系数矩阵,重新获得EL测试图Φ1,并进行相应流程,在判定结果为否时,判定相机及拍摄环境达到无明显漏光、无失焦、无过度曝光、无光晕要求。
3.根据权利要求1所述的提高单面单晶光伏组串虚焊识别率的方法,其特征在于:
其中,步骤2中,根据判断阈值X与S(i)之间的差值大小与分布关系判断是正面虚焊还是背面虚焊的步骤如下:
将单面单晶光伏组串中每片电池主栅位置均匀分成若干个区域,并设定当S(i)<X时,该区域被第一颜色标记,当S(i)<<X时,该区域被第二颜色标记,当S(i)>>0时,该区域被第三颜色标记,其余情况不作特殊标记;
当电池串正常串焊时,计算获得的S(i)不会引起区域特殊标记;
当某一电池片发生正面虚焊时,该电池片区域呈现第二颜色标记,通过背面电极与该电池片的正面电极焊接的相邻电池片对应主栅区域基本不受影响或接近第一颜色的判定条件;通过正面电极与该电池片的背面电极焊接的相邻电池片不受正面虚焊影响;
当电池片发生背面虚焊时,背面虚焊区域呈现第一颜色标记,与发生虚焊主栅对应的其他正常焊接区域由于电流密度上升,呈现第三颜色标记;通过背面电极与该电池片的正面电极焊接的相邻电池片不受影响,通过正面电极与该电池片的背面电极焊接的相邻电池片对应主栅区域发生类似正面虚焊现象的特殊标记;背面串焊效果越差,通过正面电极与该电池片的背面电极焊接的相邻电池片对应主栅区域的S(i)越小。
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Cited By (1)
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---|---|---|---|---|
CN117132559A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-11-28 | 佛山职业技术学院 | 一种光伏组件组装工序管理用监测*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100924491B1 (ko) * | 2009-03-27 | 2009-11-03 | (주) 엠브이텍 | 솔라 셀 검사 장치 및 그 방법 |
JP2016149890A (ja) * | 2015-02-13 | 2016-08-18 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 太陽電池の評価方法及び評価装置 |
CN110942457A (zh) * | 2019-11-30 | 2020-03-31 | 天津大学 | 基于数字图像处理技术的太阳能电池板缺陷检测方法 |
CN111047564A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-21 | 戎得(上海)光伏科技有限公司 | 一种应用于光伏电站现场的el缺陷检测方法 |
CN113257696A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-08-13 | 晶澳(扬州)太阳能科技有限公司 | 一种光伏组件el检测***及其测试方法 |
-
2021
- 2021-09-27 CN CN202111134330.6A patent/CN113921411A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100924491B1 (ko) * | 2009-03-27 | 2009-11-03 | (주) 엠브이텍 | 솔라 셀 검사 장치 및 그 방법 |
JP2016149890A (ja) * | 2015-02-13 | 2016-08-18 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 太陽電池の評価方法及び評価装置 |
CN111047564A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-04-21 | 戎得(上海)光伏科技有限公司 | 一种应用于光伏电站现场的el缺陷检测方法 |
CN110942457A (zh) * | 2019-11-30 | 2020-03-31 | 天津大学 | 基于数字图像处理技术的太阳能电池板缺陷检测方法 |
CN113257696A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-08-13 | 晶澳(扬州)太阳能科技有限公司 | 一种光伏组件el检测***及其测试方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
MINGLEI LU等: "Simplified detection method of the rear‑side weak soldering for monofacial solar cell using electroluminescence quantitative technology", APPLIED PHYSICS A, 26 April 2021 (2021-04-26), pages 1 - 9 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117132559A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-11-28 | 佛山职业技术学院 | 一种光伏组件组装工序管理用监测*** |
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